基于贝叶斯网络的分层系统可靠性分析

由于分层系统的系统结构复杂,且系统不同层次可靠性信息具有不均衡性的特点,使得分层系统的可靠性建模较为困难.考虑二态情况,通过引入贝叶斯网络描述分层系统元素间的失效关系,并考虑了系统元素间级联失效问题,结合贝叶斯多源信息融合方法,以贝叶斯网络模型为基础整合了系统各层元素的可靠性信息,构成了一种较为通用的二态分层系统可靠性分析方法.算例结果表明:该方法在贝叶斯网络模型计算过程中能够融合系统各层元素可靠性信息并有效处理级联失效问题,提高了系统可靠性后验均值估计的准确性,减小了系统可靠性结论的后验方差.      

树分类器在多界面粘接质量图像诊断中的应用

在对固体火箭发动机的钢、衬层、绝热层复合结构粘接质量进行超声图像诊断过程中,利用两检测回波之间的谐振关系确定作为特征值的延迟时间,并把特征值提取和多界面粘接状态识别归结为一个多模式识别问题,利用自行设计的二叉树分类器对其进行分类识别,获得了高质量的诊断图像.      

基于局部密度的单类分类器LP改进算法

为了提高基于支持域的单类分类器识别率,提出将局部密度加入到分类器设计当中。在Campbe ll等的LP算法基础上,通过k近邻方法对每个样本点引入局部密度因子pi,重新刻画了原算法,使处于不同密度区的数据对分类器的作用不再被同等对待,高密度区的数据对分类超平面作用被强化,而低密度区的数据被削弱,结果使分类超平面自动靠近高密度区而提高了识别率。真实数据集上的实验结果表明,引入局部密度的D-LP算法其泛化性能较原算法有较大提高。     

使用贝叶斯网评估基础软件平台的互操作性

互操作性是当前软件最重要的特性之一.通过分析问题域,结合贝叶斯网的特征域,提出使用贝叶斯网来解决基础软件平台的互操作性评估问题.首先根据问题域选取贝叶斯算法,并收集实际数据以引入与问题相关的领域知识.根据所选取的算法构造互操作性的贝叶斯网结构,并且进一步学习此结构的参数.在此过程中,对选取的K2算法进行改进.然后,利用贝叶斯推理来根据互操作性的结构和参数得出评估对象的互操作性等级.最后,一个实例讲述了方法具体的应用过程.实验结果证明了方法的合理性.     

Sensitivity analysis for air temperature profile estimation methods around the tropopause using simulated Aqua/AIRS data

A sensitivity analysis is performed to investigate potential improvements to the accuracy of air temperature profile retrievals near the tropopause. A simple inversion method is employed to identify and remove redundant spectral channels from the retrievals using simulated data for the high-spectral resolution sounder AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) on the Aqua satellite. Bayesian optimal theory and inverse technique are applied for the atmospheric temperature profile retrievals, and the 15 μm CO₂ absorption bands (620–750 cm⁻¹) are chosen for this study. Sequentially elimination of redundant channels is directly integrated into the inverse scheme for the temperature profile, in order to accurately retain the valuable channels and remove all the redundant channels, for accurate retrieval of the temperature profile. Also, the tropopause and troposphere are treated differently in the inverse scheme to improve the retrieval accuracy in the tropopause. Results of a sensitivity analysis based on this method, for the Tropical and Middle-Latitude Summer models simulated by MODTRAN4.0, show that the estimated accuracies are improved by 2 K around the tropopause, and are only changed by less than 0.2 K in the troposphere.     

基于动态Bayesian网络的叶片加工质量监控与溯源

 针对叶片加工过程中质量精度不高的问题,提出了基于动态Bayesian网络的叶片加工质量监控与溯源方法.利用动态Bayesian网络建立起叶片加工工序间的相互联系,实现对整个加工过程的控制.基于Bayesian网络对影响加工工序的因素集建立因果联系,采用多元统计过程控制中的T²控制图完成对各工序影响因素集的监控.进行误差溯源时,根据Bayesian网络建立的因果关系对失控样本的T²统计量依据原因变量进行误差分解,并构建各分解变量的控制限,将其作为误差源判定的条件.通过对某叶片加工过程的仿真,验证了所提方法的有效性.     

基于贝叶斯网络的航班延误传播分析

 由于机场航班之间存在前后衔接关系,每个航班的延误会波及到下游机场及其航班,因此需要一种有效手段来分析航班衔接时的延误传播。贝叶斯网络（BN）是一种有效的传播分析方法,从某个枢纽机场航班延误出发,对其关联机场的衔接航班的延误影响进行分析,提出了基于BN的航班延误传播模型。结合某航空公司实际数据,通过最大期望值算法对模型进行训练,给出了测试结果。实验表明,所提出的方法能有效地分析航班延误从局部到全局的传播。     

Haze removal for UAV reconnaissance images using layered scattering model

During the unmanned aerial vehicles(UAV) reconnaissance missions in the middle-low troposphere, the reconnaissance images are blurred and degraded due to the scattering process of aerosol under fog, haze and other weather conditions, which reduce the image contrast and color fidelity. Considering the characteristics of UAV itself, this paper proposes a new algorithm for dehazing UAV reconnaissance images based on layered scattering model. The algorithm starts with the atmosphere scattering model, using the imaging distance, squint angle and other metadata acquired by the UAV. Based on the original model, a layered scattering model for dehazing is proposed. Considering the relationship between wave-length and extinction coefficient, the airlight intensity and extinction coefficient are calculated in the model. Finally, the restored images are obtained. In addition, a classification method based on Bayesian classification is used for classification of haze concentration of the image, avoiding the trouble of manual working. Then we evaluate the haze removal results according to both the subjective and objective criteria. The experimental results show that compared with the origin image, the comprehensive index of the image restored by our method increases by 282.84%, which proves that our method can obtain excellent dehazing effect.     

基于模糊贝叶斯网的空战传感器资源管理方法

空战中目标状态信息的不确定性、目标与我机相对态势是影响机载传感器资源分配问题的重要影响因素.针对此问题,提出一种基于模糊贝叶斯网(FBN)的空战传感器资源管理方法,以空战传感器资源管理中涉及的影响因素因果关系作为建网依据,将目标信息增量、目标威胁、飞行员指令作为证据变量驱动网络进行概率推理,从而获取空战传感器资源的分配结果.仿真结果表明,与传统方法相比,方法的自适应变间隔采样策略能够根据目标威胁及飞行员指令影响,管理空战态势不同阶段的传感器资源以满足空战作战任务需求.     

基于业务持续性的航空公司机务维修安全评估

为降低航空公司的事故率,提出基于业务持续性的航空公司机务维修安全评估方法。从人件、硬件、环境、应急救援和软件5个方面来建立风险评估体系,根据风险评估体系建立贝叶斯网络模型,利用能够反映航空公司安全维修状况的历史定量数据作为训练参数。在建立起评估模型的基础上,对航空公司的机务维修进行安全评估和敏感性分析。实验证明,方法能预测风险发展趋势,有效地降低事故发生率,为航空公司的安全运行提供科学依据。